반응형 AI 서비스 구축 스터디14 [AI 서비스]화면 정의서 이전 포스팅에서 플로우차트 작성을 완료하였다. [AI 서비스]플로우 차트 [AI 서비스]플로우 차트 이전 포스팅에서 요구사항 정의서 작성을 완료하였다. [AI 서비스]요구사항 정의서 요구 사항 정의서 이전 포스팅을 통해 기획 아이디어와 개요를 정리하여 작성하였다. 기획 아이디어 & 개요 기 jobdahan-tech.tistory.com 이번에는 이전 작업물(요구사항 정의서, 플로우 차트 등)을 기반으로 다음과 같이 화면 정의서를를 작성하도록 한다. 메인 페이지에서 서비스 예시를 보여주며 사용자가 결과를 예상할 수 있게 한다. 입력 페이지에서는 안내문구로 일기를 어디에 입력해야할지 안내하고, 사용자에게 글자 수 제한을 보여주며 스스로 제한에 맞게 작성하도록 유도한다. 마지막으로 결과 페이지에서 다운로드는 .. 2023. 4. 17. [AI 서비스]플로우 차트 이전 포스팅에서 요구사항 정의서 작성을 완료하였다. [AI 서비스]요구사항 정의서 요구 사항 정의서 이전 포스팅을 통해 기획 아이디어와 개요를 정리하여 작성하였다. 기획 아이디어 & 개요 기획 아이디어 & 개요 기획 아이디어 구상 기존에 조사한 모델 포함, 다양한 모델을 활용하여 어떤 AI 서 jobdahan-tech.tistory.com 이번에는 요구사항 정의서를 바탕으로 다음과 같이 플로우 차트를 작성해보도록 한다. 사용자가 서비스에 진입하면 메인페이지에서 시작 버튼을 눌러 일기를 입력할 수 있는 페이지로 진입한다. 일기를 입력 후 텍스트 수가 조건에 만족하는지 체크하고 조건이 충족되면 그림일기 생성 버튼을 눌러 결과 페이지로 넘어간다. 결과 페이지에서 결과물을 다운로드할지 공유할지 선택하고 완료되면.. 2023. 4. 17. [AI 서비스]요구 사항 정의서 이전 포스팅을 통해 기획 아이디어와 개요를 정리하여 작성하였다. [AI 서비스]기획 아이디어 & 개요 기획 아이디어 & 개요 기획 아이디어 구상 기존에 조사한 모델 포함, 다양한 모델을 활용하여 어떤 AI 서비스를 만들지 기획한다. 우선 스터디를 진행하는 인원 중 개발자가 없고, AI 모델을 이용하여 간단한 웹 서비스 jobdahan-tech.tistory.com 이번에는 기획 아이디어와 개요를 바탕으로 요구사항 정의서를 작성하도록 한다. 요구사항 정의서는 ChatGPT를 활용하여 작성하였고, 작성 과정은 다음을 참고한다. ChatGPT로 요구사항 정의서 작성하기 ChatGPT로 요구사항 정의서 작성하기 AI서비스 구축 스터디를 하며 구상한 아이디어를 요구사항 정의서로 작성하기 위해 ChatGPT를 활용.. 2023. 4. 17. [AI 서비스]기획 아이디어 & 개요 기획 아이디어 구상 기존에 조사한 모델 포함, 다양한 모델을 활용하여 어떤 AI 서비스를 만들지 기획한다. 우선 스터디를 진행하는 인원 중 개발자가 없고, AI 모델을 이용하여 간단한 웹 서비스 구축을 경험해 보는 것이 목적이기 때문에 아이디어를 떠올릴 때 간단한 웹 서비스 위주로 고민을 하게 되었다. 한 두페이지의 간단한 웹서비스가 뭐가 있을까 생각을 해보았을 때, 대표적으로 떠오르는 것이 사람들 사이에서 링크로 공유되어 돌아다니며 흥미를 유발하는 간단한 테스트 웹서비스가 있었다. 여기에 AI 모델을 어떻게 적용하면 사람들의 흥미를 유발하여 가볍게 사용해볼 수 있는 웹서비스를 만들 수 있을까 고민하였다. 여기서 핵심적인 요소는 다음과 같다. - 사람들이 쉽게 사용해볼 수 있어야한다. - 사람들의 흥미를.. 2023. 4. 4. YOLO Object Detection (객체 탐지) 객체 탐지는 컴퓨터 비전, 이미지 처리와 관련된 컴퓨터 기술로 디지털 이미지와 비디오로 특정한 계열의 시맨틱 객체 인스턴스를 감지하는 일을 다룬다. YOLO란 CNN 기반 대표적인 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘(고정된 사이즈의 그리드 영역으로 크기가 미리 결정된 객체 식별)이다. YOLO의 특징은 다음과 같다. - 실시간 객체 탐지 - 객체들의 위치를 한번만 보고 예측 - 미리 지정된 경계박스(Bounding Box)의 개수를 예측하고 신뢰도를 계산 - 높은 신뢰도를 가지는 객체의 위치를 찾아 카테고리를 파악 YOLO 작동 방법 객체 탐지 역할의 그리드 박스(Grid Box)와, 객체 정보를 담고 있는 경계 박스(Bounding Box)를 이용하여 객체.. 2023. 4. 4. BERT BERT BERT는 2018년 구글이 공개한 사전 학습된 모델이다. BERT는 트랜스포머를 이용하여 구현되었으며, 위키피디아(25억 단어)와 BooksCorpus(8억 단어) 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련된 언어 모델이다. BERT가 높은 성능을 얻을 수 있는 것은 레이블이 없는 방대한 데이터로 사전 훈련된 모델로 레이블이 있는 다른 작업(Task)에서 추가 훈련과 함께 하이퍼파라미터를 재조정하여 성능이 높게 나오는 기존의 사례들을 참고하였기 때문이다. 다른 작업에 대해서 파라미터 재조정을 위한 추가 훈련 과정을 파인 튜닝(Fine-tuning)이라고 한다. BERT 학습 과정 1. 단어들을 임베딩한다. (input layer) - Token Embedding : 각 문자 단위로 임베딩 .. 2023. 4. 4. GAN GAN GAN은 Generative Adversarial Nets이라는 논문을 통해 나온 모델로 진짜와 동일해 보이는 이미지를 생성하는 모델이다. GAN은 크게 3가지 Unconditional GAN, Conditional GAN, Super Resolution으로 분류된다. 초기 GAN의 아키텍처는 다음과 같이 Generator(생성자)와 Discriminator(판별자)로 구성되었다. GAN은 Generator와 Discriminator로 이루어져 있어 동시에 두 개의 모델을 훈련하는 것이 특징이다. 여기서 z라고 하는 것은 랜덤 벡터 z를 의미하는 것으로 오른쪽 그림의 uniform distribution이나 normal distribution을 따른다고 한다. 이 랜덤 벡터 z를 Generator.. 2023. 4. 3. Whisper Whisper(Web-scale Supervised Pre-training for Speech Recognition) 2022년 9월 OpenAI에서 공개한 트랜스포머 기반의 음성 인식 모델로, 68만 시간 이상의 음성 데이터를 학습하여 인간의 인식과 비슷한 수준의 성능을 확보하였다. 음성을 인식하여 텍스트로 변환하거나 번역을 수행할 수 있으며 현재 large-v2 버전이 업데이트되어 API로 이용할 수 있다. Encoder의 입력 데이터가 음성 파일인 것을 제외하면 일반적인 트랜스포머 구조를 가지고 있다. Special token을 활용하여 다양한 Task가 가능하도록 설계되었다. 한국어 데이터가 학습 데이터에 높은 비율로 포함되어 있어, 한국어 서비스에의 활용이 기대가 된다. Whisper API 사.. 2023. 4. 3. ChatGPT ChatGPT란 GPT(Generative Pre-trained Transformer)-3는 OpenAI에서 공개한 트랜스포머 구조 기반의 사전 학습된 언어 생성 모델로, 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있다. https://jobdahan-tech.tistory.com/entry/Transformer Transformer Transformer Transformer는 RNN 언어 모델에서부터 시작었다. 기존의 RNN은 하나의 고정된 크기의 벡터(Context vector)에 모든 정보를 압축하므로 정보 손실이 발생하며 순차적 입력 구조 때문에 먼저 입력 jobdahan-tech.tistory.com GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고, 메타 학습(Meta learning)과 인간의 피드백.. 2023. 4. 3. Transformer Transformer Transformer는 RNN 언어 모델에서부터 시작었다. 기존의 RNN은 하나의 고정된 크기의 벡터(Context vector)에 모든 정보를 압축하므로 정보 손실이 발생하며 순차적 입력 구조 때문에 먼저 입력된 단어의 정보가 잘 반영되지 않는(Vanishing gradient) 단점이 존재한다. 이를 보정해주기 위한 어텐션(Attention) 기법이 등장했지만, 순차적 입력 구조는 그대로이므로 성능 개선에 한계가 있다. 어텐션은 입력 문장 내의 단어들끼리 유사도를 구함으로써 특정 단어와 연관된 확률이 높은 단어를 찾으므로 RNN의 정보 손실 문제를 해결할 수 있다. 트랜스포머는 각 단어의 임베딩 벡터에 위치 정보들을 더하여 모델의 입력으로 사용(Positional encoding.. 2023. 4. 3. Naver Clova Naver Clova 네이버 클로바(Naver Clova)는 네이버에서 개발한 인공지능 플랫폼이며 검색 기능, 날씨 정보, 음악 추천 및 재생, 번역, 영어 프리토킹 등 다양한 기능들을 제공한다. 이러한 다양한 AI 서비스 중 무료로 체험해볼 수 있는 Clova sentiment, Summary 서비스를 이용해보도록 한다. Clova Sentiment 한국어에 최적화된 감정 분석 기술 서비스로 블로그, 댓글, SNS 등 한글로 작성된 글 속에 표현된 감정을 분석해 주는 API이다. Clova Sentiment 예시 Clova Sentiment 요금 Clova Summary 문서 주제와 관계 없이 사용할 수 있는 API로 문서에서 가려낸 주요 내용을 기반으로 전체 내용을 간결하게 요약한다. Clova Su.. 2023. 4. 3. 간단한 AI 웹서비스 예제 주접 생성기 이름을 입력하면 주접 멘트를 생성해주는 서비스 스팸체 생성기 글귀를 입력하면 스팸체를 생성해주는 서비스 위와 같은 간단한 AI 웹서비스를 구축해보는 것이 스터디의 목표이다. 2023. 4. 3. 이전 1 2 다음 반응형
